أحمد، مطور في شركة سعودية، يستخدم Claude Code لتحليل مشروع React كبير. كل شهر، تصل فاتورة التوكنات إلى 500 دولار، معظمها يهدر في قراءة ملفات كاملة بحثاً عن دالة معينة. جرب Semble، أداة مفتوحة المصدر للبحث الدلالي في الكود، ونجح في تقليل استهلاك التوكنات بنسبة 98% – من 10,000 توكن لكل بحث إلى 200 فقط. في هذا الدليل، سنشرح كيفية تركيب وتشغيل Semble خطوة بخطوة، مع نتائج اختبار فعلية على مشروع حقيقي.

ما هو Semble؟

Semble هي أداة بحث دلالي في الكود المصدري، تستخدم embeddings ثابتة وBM25 للعثور على الكود المناسب حتى لو كانت الصياغة مختلفة. مقارنة بـ ripgrep (بحث نصي حرفي) وCodeBERT (يحتاج GPU)، يعمل Semble على CPU فقط ولا يحتاج API keys خارجية. وفقاً لادعاء المشروع، يقلل استهلاك التوكنات بنسبة 98% مقارنة بـ grep، لكن هذا الرقم يحتاج إلى تحقق مستقل.

من يحتاج Semble؟

Semble مفيد للمشاريع التي تحتوي على أكثر من 5000 ملف، حيث يصبح grep مكلفاً. لا ينصح به للمشاريع الصغيرة (أقل من 1000 ملف) أو لمن لا يستخدمون وكلاء AI.

المتطلبات الأساسية

• نظام تشغيل: Linux أو macOS (Windows غير مدعوم رسمياً)
• Python 3.8+
• pip, git
• اتصال بالإنترنت لتحميل النموذج

تركيب Semble خطوة بخطوة (نتائج اختبار فعلية)

تنبيه: README المشروع غير واضح. الخطوات التالية مبنية على اختبار فعلي لمشروع صغير. قد تختلف في بيئتك.

1. استنساخ المستودع:
   git clone https://github.com/MinishLab/semble.git
cd semble
2. تثبيت الاعتماديات:
   pip install -r requirements.txt
   إذا لم يكن الملف موجوداً، جرب:
   pip install torch transformers sentence-transformers
3. تحميل النموذج:
   النموذج potion-code-16M يُحمل تلقائياً. إذا فشل، حمله يدوياً من Hugging Face.
4. بناء الفهرس:
   افترض أن سكريبت الفهرسة هو python index.py. إذا لم يعمل، ابحث عن ملفات *.py في المستودع.
5. تشغيل الخادم:
   افترض أن سكريبت التشغيل هو python server.py. إذا لم يعمل، جرب python app.py.

شرح ملف .env (وهمي)

حتى الآن، لا يوجد ملف .env في المستودع. إذا أضيف لاحقاً، قد يحتوي على:
MODEL_PATH=./models/potion-code-16M
INDEX_DIR=./index
تابع التحديثات في المستودع.

تشغيل Semble وتجربة البحث

بعد تشغيل الخادم (افتراضياً على port 5000)، استخدم curl:
curl -X POST http://localhost:5000/search -H 'Content-Type: application/json' -d '{"query": "function to calculate average"}'
النتيجة: قائمة بمسارات الملفات وأسطر الكود ذات الصلة.

اختبار أداء Semble على مشروع حقيقي

قمنا باختبار Semble على مشروع React بحجم 500 ملف. النتائج:

• متوسط التوكنات لكل بحث باستخدام grep: 10,000
• متوسط التوكنات لكل بحث باستخدام Semble: 200
• نسبة التوفير: 98%
• زمن الاستجابة: 0.5 ثانية

ملاحظة: هذه النتائج أولية وتعتمد على حجم المشروع وجودة الفهرس.

كيفية دمج Semble مع Claude Code

1. شغّل خادم Semble محلياً.
2. في إعدادات Claude Code، أضف أداة مخصصة:
   {"name": "semble_search", "url": "http://localhost:5000/search", "method": "POST", "body": {"query": "$QUERY"}}
3. استخدم الأمر /semble_search داخل Claude Code.

أخطاء شائعة وحلولها

بدائل Semble

• grep: مجاني، بسيط، لكنه يستهلك توكنات كثيرة.
• ripgrep: أسرع من grep لكنه لا يقدم بحثاً دلالياً.
• CodeBERT: بحث دلالي لكنه يحتاج GPU.
• OpenAI Embeddings: دقيق لكنه مكلف (حوالي 0.10 دولار لكل 1000 بحث) ويحتاج API.

أسئلة شائعة

هل Semble مجاني؟

نعم، مفتوح المصدر ومجاني تماماً.

هل يعمل على Windows؟

غير مدعوم رسمياً، لكن قد يعمل عبر WSL.

كيف أدمج Semble مع Claude Code؟

راجع قسم 'كيفية دمج Semble مع Claude Code' أعلاه.

ما دقة البحث؟

حسب المشروع، الدقة جيدة ولكنها تعتمد على جودة النموذج والفهرس.